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  Recurrent Marked Temporal Point Processes: Embedding Event History to Vector

Du, N., Dai, H., Trivedi, R., Upadhyay, U., Gomez Rodriguez, M., & Song, L. (2016). Recurrent Marked Temporal Point Processes: Embedding Event History to Vector. In KDD'16 (pp. 1555-1564). New York, NY: ACM. doi:10.1145/2939672.2939875.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002C-F6EA-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002C-F6EB-B
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Du, Nan1, Autor
Dai, Hanjun1, Autor
Trivedi, Rakshit1, Autor
Upadhyay, Utkarsh2, Autor           
Gomez Rodriguez, Manuel2, Autor           
Song, Le1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Group M. Gomez Rodriguez, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105290              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20162016
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: DuKDD2016
DOI: 10.1145/2939672.2939875
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 22nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
Veranstaltungsort: San Francisco, CA, USA
Start-/Enddatum: 2016-08-13 - 2016-08-17

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: KDD'16
  Kurztitel : KDD 2016
  Untertitel : Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining ; August 13-17, 2016, San Francisco, CA, USA
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1555 - 1564 Identifikator: ISBN: 978-1-4503-4232-2